Informing the Development of a Chatbot for Pharmacist Needs in HIV Care
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Les chatbots, appelés "agents conversationnels intelligents", sont des programmes imitant les dialogues humains. L'essor de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins numériques a renforcé les chatbots IA, notamment en santé. Ils sont prisés dans divers secteurs, y compris la santé, car ils bénéficient autant aux patients qu'aux soignants. Ils aident à rechercher des informations médicales, gérer des dossiers, fixer des rendez-vous et trier les préoccupations des patients. De plus, les pharmaciens ont du mal à suivre les innombrables articles médicaux publiés annuellement sur le VIH et ses traitements. Le chatbot MARVIN, conçu en 2020 pour aider les personnes avec le VIH à mieux suivre leurs traitements, pourrait aider à cette tâche.Objectif : La thèse cherche à évaluer les besoins des pharmaciens québécois pour mieux informer leurs patients avec le VIH afin que le chatbot MARVIN les assiste au mieux dans cette tâche. Méthodes : La thèse se présente en deux parties. D'abord, elle passe en revue les rôles et bénéfices des chatbots en santé et pour les populations cibles. Ensuite, elle résume la conception, la mise en place et les résultats d'une enquête en ligne menée de décembre 2022 à mai 2023 évaluant les besoins des pharmaciens québécois en matière de soins VIH. Une analyse rapide des données extraites éclaire les rôles, utilisateurs et avantages des chatbots. Les réponses au questionnaire basé sur le modèle Connaissances, Attitudes et Pratiques (CAP) sont ensuite analysées pour identifier tendances et variations concernant connaissances, attitudes et pratiques.Résultats : Les résultats de l'analyse rapide et du questionnaire offrent des informations essentielles orientant l'adaptation et le développement de MARVIN-Pharma dans les soins VIH. L'analyse rapide suggère qu'ajuster un chatbot IA aux besoins des pharmaciens peut considérablement améliorer leur soutien aux personnes avec le VIH. En proposant conseils à distance, simplifiant la gestion médicamenteuse, en fournissant les ressources éducatives et en allégeant les tâches administratives, le chatbot facilite l'offre de soins personnalisés et efficaces, améliorant la santé des personnes avec le VIH. Le questionnaire révèle que MARVIN-Pharma peut combler les lacunes des pharmaciens en connaissances du VIH, proposer une éducation ciblée, intégrer les besoins d'informations des patients, soutenir divers services liés au VIH et lever obstacles dans les soins VIH. Une conception intuitive, un soutien continu et une rétroaction des utilisateurs sont clés pour améliorer la convivialité et l'efficacité de MARVIN-Pharma, en le reliant à une source d'informations VIH fiable et à jour.Conclusion : Ces résultats et recommandations guident le contenu et le développement de MARVIN-Pharma, le modelant en outil novateur et pratique répondant aux besoins des pharmaciens dans les soins VIH
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".